CN113570873A - 基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法 - Google Patents

基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法 Download PDF

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CN113570873A CN202110811998.3A CN202110811998A CN113570873A CN 113570873 A CN113570873 A CN 113570873A CN 202110811998 A CN202110811998 A CN 202110811998A CN 113570873 A CN113570873 A CN 113570873A
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殷国栋
周闪星
庄伟超
李志翰
刘帅鹏
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Abstract

本发明公开了一种基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法，涉及智能交通感知技术领域，解决了现有车辆距离信号灯路口距离检测的算法复杂且耗费时间长的技术问题，其技术方案要点是不需要借助GPS等额外技术设备，仅根据信号灯灯板，借助单目摄像头，便可及时获取车前路口距离信息。本申请所用的设备成本较低，采用的算法较为简便，改善了原有技术成本较高、算法复杂的局限性。

Description

基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法
技术领域
本公开涉及智能交通感知技术领域，尤其涉及一种基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法。
背景技术
汽车在道路行驶的安全性和效率性一直都是社会重点关注的问题，能够及时的获取车辆周围的环境信息，是汽车安全行驶的首要条件。其中汽车至路口的距离信息就是其中重要的组成部分之一。实时的获取汽车距离路口的距离信息，不仅能够提前为汽车的未来行为做出规划，使得汽车通过路口达到能耗最低，时间最短；实时的距离信息更为汽车的行驶安全提供了一份安全保障。
在现有的获取车辆至路口的距离信息的技术中，多借助在路口交通信号灯上安装特定信号发射装置，通过与车载特定接收设备的接收装置进行网络通讯，来传达信号灯的状态、相位以及距离相关信息；在这个过程中，还需借助车载GPS设备进行复杂的车辆定位算法辅助完成车辆的定位，另外GPS实测车速还存在一定的滞后性。与此同时，在交通设备(如信号灯)上安装特定的通信设备，其是否符合交通法规规定及安全性还有待考证；而且此项技术仅存在于部分发达城市，未来实现全方位的普及还具有较长的时间。因此，亟需一种适用性广泛的距离检测方法。
发明内容
本公开提供了一种基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法，其技术目的是提供一种无需借助较多额外的设备、算法简便且能够在较短时间内完成距离检测的方法。
本公开的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法，包括：
S1：车载摄像头实时获取车辆前方信号灯的图像，基于车辆实时速度和车载摄像头视场角，对所述图像里的信号灯灯板位置进行提取，得到第一候选区域；
S2：对连续N帧的所述第一候选区域内的信号灯灯板位置进行傅里叶二阶拟合，提取第二候选区域；其中，N>20；
S3：对所述第二候选区域进行预处理后，对所述第二候选区域进行连通区域标记，并作出每一个连通区域的外接矩形，输出带有外接矩形的连通区域作为第三候选区域；
S4：获取所述第三候选区域中外接矩形的宽长比例，记为ρ，信号灯灯板的宽长比为P，若∣P-ρ∣<0.2，则所述第三候选区域为信号灯灯板区域，则所述第三候选区域与实际信号灯灯板的比例尺为：δ＝ρ/P；
S5：根据所述比例尺构建车辆距离信号灯路口的距离为：
Figure BDA0003168720250000011
Figure BDA0003168720250000021
其中，Dt表示车载摄像头获取的图像的高度，Ds表示实际信号灯灯板的高度，Dm表示车载摄像头获取图像中的信号灯灯板的高度，S表示车辆当前距信号灯路口的距离，d表示车载摄像头的视场角。
本公开的有益效果在于：本申请所述的基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法，不需要借助GPS等额外技术设备，仅根据信号灯灯板，借助单目摄像头，便可及时获取车前路口距离信息。本申请所用的设备成本较低，采用的算法较为简便，改善了原有技术成本较高、算法复杂的局限性。
附图说明
图1为本申请所述方法的流程图；
图2为本申请信号灯灯板的位置在图像中随车速和时间变化的数学模型图；
图3为本申请精确提取图像中信号灯灯板位置的示意图；
图4为本申请搭建的距离模型的示意图；
图5为本申请具体实施例中提取信号灯灯板的位置示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本公开技术方案进行详细说明。
图1为本申请所述方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤S1：车载摄像头实时获取车辆前方信号灯的图像，基于车辆实时速度和车载摄像头视场角，对所述图像里的信号灯灯板位置进行提取，得到第一候选区域。
具体地，信号灯灯板位置由式(1)可得到，其示意图如图2所示：
Figure BDA0003168720250000022
其中，xd表示信号灯灯板在所述图像中的位置，L表示车载摄像头的有效拍摄距离，h表示信号灯灯板的安装高度，vt表示车辆当前行驶速度，Δt表示单位时间间隔。
S2：对连续N帧的所述第一候选区域内的信号灯灯板位置进行傅里叶二阶拟合，提取第二候选区域；其中，N>20。
具体地，傅里叶二阶拟合表示为：
xd＝γ0+γ1·cos(βt)+γ2·sin(βt)+γ3·cos(2βt)+γ4·sin (2βt)； (2)；
其中，xd表示拟合得到t时刻的距离，β表示常数，用来调整三角函数的周期，γ0、γ1、γ2、γ3、γ4参数的值可以通过拟合连续N帧xd得到。
则第N+1帧图像中信号灯灯板的位置可由式(3)表示：
xd(N+1)＝γ0(1～N)+γ1(1～N)·cos(βt)+γ2(1～N)·sin(βt)+γ3(1～N)·cos(2βt)+γ4(1～N)·sin(2βt)； (3)；
则所述第二候选区域的提取规则包括：以图像中信号灯灯板位置为基准，上下各多取2cm作为所述第二候选区域，如图3所示。
S3：对所述第二候选区域进行预处理后，对所述第二候选区域进行连通区域标记，并作出每一个连通区域的外接矩形，输出带有外接矩形的连通区域作为第三候选区域。
具体地，对第二候选区域进行预处理，包括：
对所述第二候选区域进行灰度处理，并进行直方图均衡化，然后以信号灯灯板是黑色为依据，设置阈值进行二值化、反色、去噪处理。
二值化方法则包括：
设置灰度提取阈值为λ＝50，则，λ≥50的区域灰度值置为255，λ<50的区域灰度值置为0
S4：获取所述第三候选区域中外接矩形的宽长比例，记为ρ，信号灯灯板的宽长比为P，若|P-ρ|<0.2，则所述第三候选区域为信号灯灯板区域，则所述第三候选区域与实际信号灯灯板的比例尺为：δ＝ρ/P。
S5：根据所述比例尺构建车辆距离信号灯路口的距离S如图4所示，具体包括：
Figure BDA0003168720250000031
Figure BDA0003168720250000032
其中，Dt表示车载摄像头获取的图像的高度，Ds表示实际信号灯灯板的高度，Dm表示车载摄像头获取图像中的信号灯灯板的高度，S表示车辆当前距信号灯路口的距离，d表示车载摄像头的视场角。
图5即为本申请具体实施例中提取信号灯灯板的位置示意图，通过本申请所述方法能够得到较为精确的信号灯灯板位置。
以上为本申请示范性实施例，本申请的保护范围由权利要求书及其等效物限定。

Claims (4)

1.一种基于信号灯灯板的车前路口距离检测方法，其特征在于，包括：
S1：车载摄像头实时获取车辆前方信号灯的图像，基于车辆实时速度和车载摄像头视场角，对所述图像里的信号灯灯板位置进行提取，得到第一候选区域；
S2：对连续N帧的所述第一候选区域内的信号灯灯板位置进行傅里叶二阶拟合，提取第二候选区域；其中，N>20；
S3：对所述第二候选区域进行预处理后，对所述第二候选区域进行连通区域标记，并作出每一个连通区域的外接矩形，输出带有外接矩形的连通区域作为第三候选区域；
S4：获取所述第三候选区域中外接矩形的宽长比例，记为ρ，信号灯灯板的宽长比为P，若∣P-ρ∣<0.2，则所述第三候选区域为信号灯灯板区域，则所述第三候选区域与实际信号灯灯板的比例尺为：δ＝ρ/P；
S5：根据所述比例尺构建车辆距离信号灯路口的距离为：
Figure FDA0003168720240000011
Figure FDA0003168720240000012
其中，Dt表示车载摄像头获取的图像的高度，Ds表示实际信号灯灯板的高度，Dm表示车载摄像头获取图像中的信号灯灯板的高度，S表示车辆当前距信号灯路口的距离，d表示车载摄像头的视场角。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，对所述图像里的信号灯灯板位置进行提取，则信号灯灯板位置为：
Figure FDA0003168720240000013
其中，xd表示信号灯灯板在所述图像中的位置，L表示车载摄像头的有效拍摄距离，h表示信号灯灯板的安装高度，vt表示车辆当前行驶速度，Δt表示单位时间间隔。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述傅里叶二阶拟合表示为：
xd＝γ0+γ1·cos(βt)+γ2·sin(βt)+γ3·cos(2βt)+γ4·sin(2βt)； (2)；
其中，xd表示拟合得到t时刻的距离，β表示常数，用来调整三角函数的周期，γ0、γ1、γ2、γ3、γ4参数的值可以通过拟合连续N帧xd得到；
则第N+1帧图像中信号灯灯板的位置可由式(3)表示：
xd(N+1)＝γ0(1～N)+γ1(1～N)·cos(βt)+γ2(1～N)·sin(βt)+γ3(1～N)·cos(2βt)+γ4(1～N)·sin(2βt)； (3)；
则所述第二候选区域的提取规则包括：以图像中信号灯灯板位置为基准，上下各多取2cm作为所述第二候选区域。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，对所述第二候选区域进行预处理，包括：
对所述第二候选区域进行灰度处理，并进行直方图均衡化，然后以信号灯灯板是黑色为依据，设置阈值进行二值化、反色、去噪处理；
所述二值化方法包括：
设置灰度提取阈值为λ＝50，则，λ≥50的区域灰度值置为255，λ<50的区域灰度值置为0。
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隗海林等: "基于图像识别的信号灯路口辅助驾驶方法", 《浙江大学学报(工学版)》 *

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